보험업계 AI 도입 경쟁의 초점이 문서 인식 정확도에서 검수시간·처리비용 절감으로 옮겨가고 있다. 그동안 보험금 청구·심사 과정에서는 문서를 자동으로 인식하더라도 담당자가 여러 서류를 다시 대조해야 하는 비효율이 남아 있었는데, 이 지점을 겨냥한 제품들이 잇따라 나오고 있다. 한국딥러닝은 2026년 8월 보험금 청구·심사용 문서 AI ‘딥에이전트 for 보험’을 출시했다.
문서 인식을 넘어 대조·검증까지
딥에이전트 for 보험은 보험금청구서, 진단서, 영수증 등 약 40종 문서를 분류해 하나의 청구 건으로 연결한다. 이후 필수서류 대조와 누락 확인, 핵심정보 추출과 교차검증을 거쳐 정상 건은 후속 시스템으로 넘기고, 예외 건만 담당자가 검토하도록 설계됐다. 보험사별 문서·업무 규칙은 VLMOps로 관리해 재사용할 수 있다.
김지현 한국딥러닝 대표는 “딥에이전트 for 보험은 문서 인식 이후에도 남아 있던 대조·검증 업무를 줄여 보험사의 처리시간과 운영비를 동시에 낮추는 데 초점을 맞췄다”고 설명했다.
성과 지표가 바뀐다
사전 검증에서는 업무 처리 비용·시간이 최대 91% 절감된 것으로 나타났다. 김지현 대표는 “앞으로는 사람의 검수 시간을 얼마나 줄이고 청구 건당 처리비용을 얼마나 낮췄는지가 보험 AI의 성과가 될 것”이라고 말했다. 문서 인식률 같은 기술 지표보다 실제 업무에서 줄어든 시간과 비용이 보험 AI를 평가하는 기준으로 옮겨가고 있다는 의미다.
한국딥러닝은 이번 제품에 제로 트레이닝, 제로 할루시네이션, 제로 리뷰로 구성된 3 Zero AI Worker 전략을 적용했다. 이는 딥에이전트 시리즈 전반에 걸친 전략으로, 예외 건 위주로 검수 역량을 재배치하는 방식과 맞닿아 있다.
보험을 넘어 다른 문서 업무로
한국딥러닝은 일본 등 해외 보험시장 진출을 추진하는 한편, 활용 범위를 계약·인수·보상 등 보험업무 전반으로 넓힐 계획이다. 청구 건 단위로 문서를 연결하고 예외만 사람이 보는 구조가 자리 잡으면, 보험을 시작으로 여러 산업의 문서 기반 업무에서 비슷한 방식의 확장이 이어질 가능성이 있다.